Die 10 besten Agentic AI Frameworks zur Entwicklung intelligenter KI-Agenten

Welches der Agentic AI Frameworks sich am besten für Ihr Projekt eignet, hängt davon ab, was Sie entwickeln möchten. Ein Tool, das Workflows mit einem einzelnen Agenten zuverlässig ausführt, kann an seine Grenzen stoßen, wenn mehrere Agenten eigenständig Aufgaben delegieren, Kontextinformationen austauschen oder Fehler beheben müssen.

Einige Frameworks ermöglichen die schnelle Entwicklung von Prototypen mit wenig Code. Andere sind für komplexe Multi-Agenten-Systeme im Produktivbetrieb ausgelegt. Wieder andere sind speziell auf Cloud-Ökosysteme wie Azure oder Google Cloud zugeschnitten.

Mit der Wahl eines Frameworks legen Sie sich auf ein Orchestrierungsmodell, einen Ansatz zur Zustandsverwaltung und eine Bereitstellungsstrategie fest. Ein späterer Wechsel kann eine Neuprogrammierung der Agentenlogik erforderlich machen. Deshalb sollten Sie die Unterschiede bereits zu Beginn berücksichtigen.

Was sind die besten Agentic AI Frameworks?

In dieser Tabelle sehen Sie die besten Agentic AI Frameworks im Überblick.

Was ist ein Agentic AI Framework?

Ein Agentic AI Framework oder Framework für agentische KI ist ein Software-Toolkit, das die grundlegenden Prozesse bereitstellt, die für den Betrieb von KI-Agenten erforderlich sind. Jede Komponente übernimmt dabei eine bestimmte Aufgabe. Wenn Sie die Funktionen dieser Komponenten kennen, können Sie besser beurteilen, welche Frameworks für Ihr Projekt den größten Nutzen bieten.

Die Orchestrierung legt fest, welcher Schritt als Nächstes ausgeführt wird, weist Aufgaben dem passenden Agenten oder Tool zu und bestimmt, wann ein Workflow abgeschlossen ist. Bei einer zentralisierten Orchestrierung trifft eine übergeordnete Steuerungsinstanz sämtliche Entscheidungen. Bei einer dezentralisierten Orchestrierung stimmen sich die Agenten direkt untereinander ab.

Durch die Nutzung von Tools können KI-Agenten Aufgaben übernehmen, die über die Fähigkeiten des Sprachmodells selbst hinausgehen. Dazu rufen sie externe APIs auf, führen Funktionen aus oder greifen auf Daten anderer Software zu.

Die Speicher- und Zustandsverwaltung erfasst Kontextinformationen auf zwei Ebenen. Der Kurzzeitspeicher hält Informationen innerhalb einer einzelnen Sitzung vor. Der Langzeitspeicher speichert Informationen dagegen sitzungsübergreifend und benötigt dafür häufig eine externe Datenbank.

Die Multi-Agenten-Koordination regelt die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und die Übergabe von Aufgaben. Sie bestimmt, welcher Agent welche Aufgabe übernimmt und wann die Steuerung an einen anderen Agenten übergeht.

Je nach Framework für agentische KI unterscheiden sich diese Komponenten erheblich. Manche Frameworks bieten umfangreiche Orchestrierungsfunktionen, verfügen aber nur über eingeschränkte Möglichkeiten zur langfristigen Speicherung von Kontextinformationen. Andere unterstützen die Koordination mehrerer Agenten, schränken jedoch die verfügbaren Bereitstellungsumgebungen oder Ausführungsmöglichkeiten ein.

Wie unterscheiden sich die Architekturen von Frameworks für agentische KI?

Jedes Framework basiert auf einem bestimmten Architekturmodell. Dieses bestimmt, wie Agenten Entscheidungen treffen, wie Zustandsinformationen durch das System weitergegeben werden und welche Rolle große Sprachmodelle dabei spielen.

• Graphbasiert – LangGraph, Microsoft Agent Framework. Explizit definierte Knoten und Kanten steuern den Ausführungsablauf. Damit legen Sie genau fest, welcher Schritt unter welchen Bedingungen folgt, womit sich die Ausführung besonders gut vorhersagen lässt. Allerdings ist die Einrichtung vergleichsweise aufwendig.
• Rollenbasiert – CrewAI. Agenten mit festgelegten Rollen, Zielen und Hintergrundbeschreibungen arbeiten in sogenannten Crews gemeinsam an Aufgaben. CrewAI bietet außerdem Flows, eine strukturierte, ereignisgesteuerte Ebene, die die LLM-gesteuerte Zusammenarbeit um eine deterministische Ablaufsteuerung ergänzt.
• Ereignisgesteuert – LlamaIndex Workflows. Ereignisse lösen einzelne Verarbeitungsschritte aus, die Verzweigungen und Schleifen enthalten können. Dieses Modell eignet sich für die Dokumentenverarbeitung und RAG-Aufgaben, ist aber grundsätzlich als universelle Orchestrierungsschicht konzipiert.
• Übergabebasiert – OpenAI Agents SDK. Agenten übergeben Aufgaben mithilfe spezieller Handoff-Funktionen an andere Agenten. Dadurch entsteht ein einfacheres Multi-Agenten-Modell als bei einer graphbasierten Architektur, allerdings mit weniger Möglichkeiten zur detaillierten Ablaufsteuerung.
• Full-Stack-Plattform – Agno. Agno kombiniert ein SDK, die AgentOS-Laufzeitumgebung und eine zentrale Steuerungsebene für die Entwicklung und Verwaltung von Systemen mit einem oder mehreren Agenten.
• Typsicher und funktional – PydanticAI. Pydantic-Modelle validieren Eingaben und Ausgaben. Dadurch lassen sich zahlreiche Fehler in der Agentenlogik bereits während der Entwicklung erkennen, statt erst zur Laufzeit.
• Codeausführend – Smolagents. Agenten schreiben Python-Code und führen ihn aus, um Aufgaben zu erledigen. Ein einzelnes Skript kann mehrere Schritte übernehmen und dadurch die Anzahl der LLM-Aufrufe gegenüber Agenten mit JSON-basiertem Tool-Calling um etwa 30 % reduzieren.
• Pipelinebasiert – Haystack. Einzelne Komponenten werden zu gerichteten Verarbeitungsgraphen verbunden. Haystack stammt ursprünglich aus den Bereichen Unternehmenssuche und RAG, hat sich inzwischen aber zu einem universellen Framework für die KI-Orchestrierung mit umfassender Unterstützung für Agenten-Workflows entwickelt.
• Workflowbasiert – Mastra. TypeScript-Workflows mit integrierter Speicherverwaltung und Komprimierung. Das Framework richtet sich in erster Linie an Entwickler, die mit TypeScript und JavaScript arbeiten.

1. LangGraph

Am besten für: zustandsbehaftete Workflows im Produktivbetrieb, bei denen eine präzise Steuerung, die Wiederaufnahme unterbrochener Abläufe und die menschliche Überprüfung wichtiger sind als eine schnelle Einrichtung.

LangGraph ist ein graphbasiertes Framework, das Agenten-Workflows als gerichtete Graphen mit expliziten Zustandsübergängen abbildet. Sie bestimmen, welcher Knoten unter welchen Bedingungen als Nächstes ausgeführt wird. Dadurch können Sie den Ausführungsablauf auch im Produktivbetrieb detailliert steuern.

Das Framework unterstützt Python und JavaScript. MCP-Tools lassen sich über Adapter anbinden. Standardisierte A2A-Endpunkte stehen über den verwalteten LangSmith Agent Server zur Verfügung, jedoch nicht in der Open-Source-Version.

LangGraph ermöglicht mit Time-Travel-Debugging eine detaillierte Zustandsverwaltung, erfordert allerdings eine längere Einarbeitung.

Vorteile von LangGraph

• Checkpointing mit Time-Travel-Debugging. Sie können die Ausführung eines Agenten auf einen beliebigen früheren Zustand zurücksetzen. So lassen sich der Ausführungsverlauf prüfen, ein Thread fortsetzen oder einzelne Schritte ab einem früheren Checkpoint erneut ausführen.
• Human-in-the-Loop mit interrupt(). Sie können die Ausführung an jedem Knoten unterbrechen, um eine menschliche Überprüfung zu ermöglichen, bevor der Workflow fortgesetzt wird. Dafür sind keine eigens entwickelten Umgehungslösungen erforderlich.
• Im großen Maßstab erprobt. Klarna hat seinen KI-Assistenten für das Routing zwischen mehreren Agenten auf LangGraph neu aufgebaut. Laut einer LangChain-Fallstudie vom Februar 2025 bedient das Unternehmen damit mehr als 85 Millionen aktive Nutzer. Auch Replit und Elastic setzen LangGraph im Produktivbetrieb ein.

Nachteile von LangGraph

• Steile Lernkurve. Die Einarbeitung in Graphkonzepte und Zustandsschemata benötigt Zeit. Teams, die möglichst schnell einen funktionsfähigen Prototyp entwickeln möchten, müssen daher mit einem höheren anfänglichen Aufwand rechnen.
• Keine native A2A-Unterstützung in der Open-Source-Version. Das A2A-Protokoll steht nur über die verwaltete LangGraph-Plattform zur Verfügung.
• Zusätzliche Kosten für Observability. Für die vollständige Ablaufverfolgung und verwaltete Evaluierungen wird LangSmith benötigt. Dieses eigenständige Produkt bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Tarife.

Preise für LangGraph

LangGraph ist Open Source und kostenlos. LangSmith bietet einen kostenlosen Developer-Tarif mit einem Nutzerplatz und 5.000 Traces pro Monat. Der kostenpflichtige Plus-Tarif beginnt bei 39 US-Dollar pro Nutzerplatz und Monat (ca. 35 €) und umfasst 10.000 Traces sowie eine kostenlose kleine serverlose Bereitstellung.

Für das Hosting von Agenten über LangSmith Deployment fallen zusätzlich zur Gebühr pro Nutzerplatz nutzungsabhängige Kosten an.

2. CrewAI

Am besten für: die schnelle Entwicklung von Multi-Agenten-Prototypen und Workflows, bei denen sich Aufgaben klar definierten Rollen zuordnen lassen.

CrewAI ist ein rollenbasiertes Framework. Sie definieren Agenten mit bestimmten Rollen, Zielen, Hintergrundbeschreibungen und Tools und organisieren sie anschließend in Teams, sogenannten Crews. Mit CrewAI Flows können Sie diese Teams in zustandsbehaftete, ereignisgesteuerte Workflows einbinden.

Das Rollenmodell ist auch für Personen ohne technischen Entwicklungshintergrund leicht nachzuvollziehen. Daher eignet sich CrewAI für Teams, in denen beispielsweise Produktmanager oder Fachexperten die Agentenlogik verstehen müssen.

Bei CrewAI kann das LLM selbst bestimmen, wie die Agenten miteinander interagieren. Die Zusammenarbeit wird somit nicht ausschließlich durch vorab festgelegte Abläufe gesteuert.

Vorteile von CrewAI

• Leicht verständliche rollenbasierte Konfiguration. Die Definition von Rollen, Zielen und Hintergrundbeschreibungen orientiert sich an der Zusammenarbeit in menschlichen Teams. Dadurch lässt sich das Konzept intuitiv nachvollziehen.
• Native MCP- und A2A-Unterstützung. Beide Protokolle sind direkt integriert und ermöglichen die Interoperabilität mit entsprechenden Tools und Agentensystemen, ohne dass zusätzliche Protokollimplementierungen erforderlich sind.
• Große Community. CrewAI verfügt über eine aktive Open-Source-Community mit zahlreichen Beispielen, Integrationen und Ressourcen zur Fehlerbehebung.
• Kostenloses integriertes Tracing seit OSS v1.0. Für die Ablaufverfolgung ist kein zusätzliches Tool eines Drittanbieters erforderlich.

Nachteile von CrewAI

• Hoher Token-Verbrauch in Benchmarks. Das LLM-gesteuerte Routing zwischen Agenten kann viele Token beanspruchen. Bei kostenempfindlichen Projekten können dadurch erhebliche zusätzliche Kosten entstehen.
• Eingeschränkte Kontrolle über den Ausführungsablauf. Mit zunehmender Komplexität der Workflows kann das rollenbasierte Modell schwieriger zu verwalten sein. Das gilt insbesondere für bedingte Abläufe, Wiederholungsversuche und eine detaillierte Zustandsverwaltung.

Preise für CrewAI

CrewAI ist Open Source und kostenlos. Der verwaltete Basic-Tarif ist ebenfalls kostenlos und umfasst 50 Workflow-Ausführungen pro Monat. Enterprise-Tarife mit höheren Ausführungslimits und Compliance-Funktionen sind zu individuell vereinbarten Preisen erhältlich.

3. Microsoft Agent Framework

Am besten für: Unternehmen, die im Microsoft-Ökosystem arbeiten und Anwendungen auf Azure entwickeln.

Das Microsoft Agent Framework ist ein graphbasiertes SDK, das die Multi-Agenten-Konzepte von AutoGen mit den Enterprise-Tools von Semantic Kernel vereint. Am 3. April 2026 erreichte Version 1.0 die allgemeine Verfügbarkeit (General Availability, GA).

Die Python- und .NET-Versionen gelten als stabil. Go befindet sich mit einem eingeschränkteren Funktionsumfang in der öffentlichen Vorschauphase. Das Framework unterstützt MCP und A2A, graphbasierte Workflows, Checkpointing, Freigabeprozesse, Telemetrie und Human-in-the-Loop-Verfahren.

Die umfassendste Integration bietet das Microsoft Agent Framework mit Microsoft Foundry. Es unterstützt jedoch auch OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Gemini und Ollama.

Wenn Ihr Team bereits Microsoft-Technologien nutzt, kann die Integration mit Foundry den Einrichtungsaufwand reduzieren.

Außerhalb des Microsoft-Ökosystems bietet das Framework ebenfalls Unterstützung für verschiedene Modellanbieter. Die enge Anbindung an Microsoft Foundry kann allerdings zusätzliche Microsoft-spezifische Abhängigkeiten mit sich bringen.

Vorteile des Microsoft Agent Frameworks

• Integrierte Freigabe- und Sicherheitsfunktionen. Das Kern-SDK unterstützt menschliche Freigaben, Middleware, Telemetrie und anbieterspezifische Inhaltskontrollen. Teams müssen die erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen jedoch weiterhin entsprechend ihrem Anwendungsfall konfigurieren.
• Integration mit Microsoft Foundry. Sie können Agenten über die Microsoft-Plattform bereitstellen, überwachen und verwalten und dabei weiterhin Modelle anderer Anbieter nutzen.

Nachteile des Microsoft Agent Frameworks

• Stärkste Integration im Microsoft-Ökosystem. Teams, die weder Azure noch .NET einsetzen, profitieren weniger von der engen Anbindung an Microsoft-Technologien.
• Noch vergleichsweise kleine Community. Die Zahl der Tutorials von Drittanbietern, Praxisbeispiele und Community-Ressourcen ist begrenzt. Dadurch kann die Suche nach Lösungen für spezielle Probleme aufwendiger sein.
• Mittlerer Einarbeitungsaufwand. Konversationsmuster, Selektorlogik und die Graph-Workflow-Engine erfordern eine gewisse Einarbeitungszeit.

Preise für das Microsoft Agent Framework

Das Microsoft Agent Framework ist Open Source und kostenlos. Für Microsoft Foundry, Modell-Endpunkte, Speicher, Suchdienste und weitere angebundene Dienste können separate nutzungsabhängige Kosten anfallen.

4. LlamaIndex Workflows

Am besten für: RAG-intensive Workflows, bei denen Agenten zunächst Informationen laden, analysieren, indexieren und abrufen, bevor sie weitere Aktionen ausführen.

LlamaIndex Workflows ist eine ereignisgesteuerte Orchestrierungsschicht für Agenten-Pipelines, die umfangreiche Dokumente verarbeiten. Die einzelnen Verarbeitungsschritte werden durch Ereignisse ausgelöst und können Verzweigungen und Schleifen enthalten. Dadurch lassen sich Aufgaben der Dokumentenverarbeitung gut abbilden.

Das Framework unterstützt ausschließlich Python. Die eigenständigen TypeScript-Workflows wurden eingestellt und am 30. April 2026 archiviert. Für neue TypeScript-Projekte sollten sie daher nicht mehr als aktiv weiterentwickelte Lösung eingeplant werden.

LlamaIndex Workflows verwendet ein flexibles, ereignisgesteuertes Modell. Für die Dokumentenverarbeitung stehen zahlreiche Datenkonnektoren zur Verfügung, darunter Integrationen mit Datenbanken wie Elasticsearch und Pinecone.

Der Schwerpunkt liegt auf Workflows, in denen Dokumente eine zentrale Rolle spielen. Für Agentenaufgaben ohne Dokumentenverarbeitung sind die Funktionen weniger umfassend.

Vorteile von LlamaIndex Workflows

• Umfangreiches Ökosystem an Datenkonnektoren. Dokumenten-Loader, Parser, Vektorspeicher und Retrieval-Komponenten lassen sich direkt in Workflows integrieren. Dadurch stehen für dokumentenintensive Pipelines zahlreiche Integrationsmöglichkeiten bereit.
• OpenTelemetry-kompatible Observability. Mit traceAI lässt sich die Überwachung im Produktivbetrieb in bestehende Observability-Systeme integrieren.

Nachteile von LlamaIndex Workflows

• Eingeschränkter Funktionsumfang außerhalb dokumentenbasierter Workflows. Wenn Ihre Agenten nicht hauptsächlich Dokumente verarbeiten, profitieren Sie weniger von den spezialisierten Funktionen des Frameworks.
• Multi-Agenten-Unterstützung ist nicht der zentrale Entwicklungsschwerpunkt. Die Zusammenarbeit mehrerer Agenten wird unterstützt, steht jedoch nicht im Mittelpunkt der Architektur. Für Systeme, die primär auf die Zusammenarbeit von Agententeams ausgelegt sind, kann daher zusätzlicher Implementierungsaufwand entstehen.

Preise für LlamaIndex Workflows

LlamaIndex Workflows ist Open Source und kostenlos. Die verwaltete Dokumentenplattform trägt inzwischen den Namen LlamaParse. Für Parsing, Extraktion, Indexierung und dokumentenbasierte Agentendienste gelten separate Preise.

LlamaParse umfasst im Pay-as-you-go-Tarif monatlich 10.000 kostenlose Credits, danach kosten 1.000 Credits 1,50 USD (ca. 1,35 €). Der Pro-Tarif kostet 500 US-Dollar pro Monat (ca. 450 €), umfasst 400.000 Credits und senkt den Preis auf 1,25 USD pro 1.000 Credits.

5. OpenAI Agents SDK

Am besten für: die unkomplizierte Entwicklung von Agenten, die für OpenAI optimiert sind.

Das OpenAI Agents SDK ist ein schlankes Framework, das grundlegende Funktionen für Agenten, Aufgabenübergaben, Guardrails, Sitzungen, menschliche Freigaben und Tracing bereitstellt. Es hat das experimentelle Projekt Swarm abgelöst.

Das OpenAI Agents SDK bietet eine sichere Umgebung für die Ausführung von KI-generiertem Code. Dazu gehören eine integrierte Sandbox, native Modellverwaltung und Dateisystem-Tools wie shell und apply_patch. Außerdem unterstützt es Multi-Agenten-Systeme und spezielle Code-Modi.

Für das SDK stehen offizielle Implementierungen in Python und TypeScript zur Verfügung. Beide unterstützen die grundlegenden Konzepte für Agenten, Handoffs, Tools, Sitzungen, Streaming und Tracing. Die Verfügbarkeit einzelner Funktionen kann sich jedoch je nach Plattform unterscheiden.

Das Framework bietet eine klar strukturierte Agentensteuerung. Mithilfe des Handoff-Modells können Sie nachvollziehen, wann ein Agent eine Aufgabe an einen anderen übergibt und warum die Übergabe erfolgt.

Vorteile des OpenAI Agents SDK

• Wenig Boilerplate-Code für den Einstieg. Sie definieren einen Agenten, weisen ihm Tools zu und starten die Ausführung. Dafür müssen Sie nur wenige grundlegende Konzepte kennenlernen.
• Integriertes Tracing ohne zusätzliche Tools. Die Ausführung von Agenten lässt sich direkt nachverfolgen, ohne dass ein separates Produkt erforderlich ist.
• Native Sandbox-Unterstützung für die Codeausführung. Agenten können Code in isolierten Umgebungen ausführen. Das SDK unterstützt dafür Anbieter wie E2B, Modal und Cloudflare.

Nachteile des OpenAI Agents SDK

• Keine native A2A-Protokollschicht. Für die Kommunikation zwischen unterschiedlichen Frameworks benötigen Sie externe Lösungen.
• Eingeschränkte Funktionen zur detaillierten Zustandsverwaltung. Im April 2026 wurden Sitzungs- und Speicherfunktionen ergänzt. Time-Travel-Debugging und die Möglichkeit, die Ausführung schrittweise auf frühere Zustände zurückzusetzen, gehören jedoch nicht zum Funktionsumfang.
• API-Stabilität vor Version 1.0. Die Versionsnummerierung 0.x bedeutet, dass zwischen einzelnen Releases Änderungen auftreten können, die nicht abwärtskompatibel sind. Dies sollten Sie beim Einsatz in Produktivumgebungen berücksichtigen.

Preise für das OpenAI Agents SDK

Das OpenAI Agents SDK ist Open Source und kostenlos. Bei der Nutzung von OpenAI-Modellen fallen Kosten für die LLM-API an. Für Modelle anderer Anbieter, die über LiteLLM eingebunden werden, gelten die jeweiligen API-Preise.

6. Agno

Am besten für: Agentenplattformen im Produktivbetrieb mit hohen Anforderungen an die Überwachung und Nachvollziehbarkeit.

Agno ist ein modellunabhängiges Python-Framework für Agentenplattformen. Es umfasst ein vollständiges SDK, eine Laufzeitumgebung und eine zentrale Steuerungsebene. Das Framework war früher unter dem Namen Phidata bekannt.

Agno unterstützt vier Delegationsmodi: Coordinate, Route, Broadcast und Tasks. Außerdem lassen sich verschachtelte Teamstrukturen erstellen.

Mit diesen Modi können Sie festlegen, wie Agenten Aufgaben untereinander verteilen. Je nach Anwendungsfall lassen sich unterschiedliche Formen der Zusammenarbeit konfigurieren, ohne sämtliche Abläufe über einzelne Knoten und Kanten definieren zu müssen.

Ein wesentliches Merkmal ist die AgentOS Control Plane. Sie dient als zentrale Oberfläche für die Überwachung, Fehlerbehebung und Verwaltung von Agenten und Workflows.

Vorteile von Agno

• Vier Delegationsmodi für Teams. Coordinate, Route, Broadcast und Tasks ermöglichen unterschiedliche Formen der Aufgabenverteilung. Zusammen mit verschachtelten Teamstrukturen bieten sie flexible Möglichkeiten zur Organisation der Agentenzusammenarbeit.
• Integrierter Vektor- und Sitzungsspeicher. Beide Speicherarten gehören zum Kern-SDK. Damit können Agenten sowohl Sitzungsinformationen als auch vektorbasierte Informationen speichern und nutzen.
• Integrierte AgentOS Control Plane. Über die zentrale Plattform können Sie Agenten überwachen und verwalten. Für die lokale Nutzung steht ein kostenloser Tarif zur Verfügung.

Nachteile von Agno

• Weniger öffentlich dokumentierte Produktiveinsätze. Unter dem aktuellen Namen sind vergleichsweise wenige Fallstudien verfügbar. Dadurch stehen Unternehmen bei der Bewertung von Einsatzrisiken weniger dokumentierte Praxiserfahrungen zur Verfügung.
• Weniger fest vorgegebene Struktur als bei graphbasierten Frameworks. Die flexible Architektur erfordert zusätzliche Entscheidungen über die Steuerung der Ausführungsabläufe. Für Teams, die klar definierte Abläufe bevorzugen, kann dies den Implementierungsaufwand erhöhen.
• Kleineres Ökosystem von Drittanbietern. Zwar sind zahlreiche Tools und Modellanbieter bereits integriert, für weniger verbreitete Integrationen kann jedoch eine individuelle Implementierung erforderlich sein.

Preise für Agno

Agno ist Open Source und kostenlos. Für die lokale Nutzung von AgentOS steht ein kostenloser Tarif zur Verfügung. Der Pro-Tarif beginnt bei 150 US-Dollar pro Monat (ca. 135 €) und umfasst eine Live-Verbindung, drei Team-Nutzerplätze sowie unbegrenzte Nutzung. Enterprise-Preise werden individuell vereinbart.

7. PydanticAI

Am besten für: typsichere, strukturierte Ausgaben.

PydanticAI nutzt das Python-Typsystem und die Datenvalidierung mit Pydantic, um viele Schema- und Integrationsfehler bereits in einer frühen Entwicklungsphase zu erkennen. Das Framework stammt vom Pydantic-Team und ist modellunabhängig.

Wenn Ihr Team Pydantic bereits zur Datenvalidierung einsetzt, wird Ihnen der Aufbau von PydanticAI vertraut sein. Für Agenteneingaben, Abhängigkeiten und strukturierte Ausgaben können Sie validierte Pydantic-Modelle verwenden. Dadurch lassen sich Schemafehler frühzeitig erkennen.

PydanticAI legt besonderen Wert auf die Korrektheit von Ein- und Ausgaben. Das Typsystem übernimmt die Validierung strukturierter Ergebnisse direkt. So müssen Sie sich bei der Einhaltung eines vorgegebenen Schemas weniger auf komplex formulierte Prompts verlassen.

Die Zusammenarbeit mehrerer Agenten wird durch Delegation, programmatische Übergaben und graphbasierte Ablaufsteuerung über pydantic-graph unterstützt. Dieser Ansatz setzt stärker auf die direkte Programmierung der Agentenlogik.

Vorteile von PydanticAI

• Strukturierte Ausgaben mit Validierung. Das Typsystem überprüft die Ergebnisse direkt. Dadurch müssen Sie sich bei der Einhaltung vorgegebener Datenstrukturen nicht allein auf die Formulierung der Prompts verlassen.
• Dependency Injection für einfachere Tests. Sie können echte Tools durch Mocks ersetzen, ohne den Agentencode oder die grundlegende Agentenlogik ändern zu müssen.
• Human-in-the-Loop-Freigabe von Tool-Aufrufen. Bestimmte Tool-Aufrufe können vor der Ausführung zur menschlichen Überprüfung und Freigabe angehalten werden.

Nachteile von PydanticAI

• Agenten-Framework ausschließlich für Python. Für die Entwicklung von Agenten mit PydanticAI gibt es kein TypeScript- oder JavaScript-SDK. Teams, die hauptsächlich mit Node.js arbeiten, benötigen daher ein anderes Framework.
• Wachsende, aber noch vergleichsweise kleine Community. Die Sammlung verfügbarer Beispiele und Community-Ressourcen ist noch begrenzt.

Preise für PydanticAI

PydanticAI ist Open Source und kostenlos. Pydantic Logfire bietet einen kostenlosen Personal-Tarif mit bis zu 10 Millionen Datensätzen pro Monat. Wird dieses Limit überschritten, stoppt die Datenerfassung. Eine kostenpflichtige Überschreitung des Limits ist in diesem Tarif nicht möglich.

Der kostenpflichtige Team-Tarif beginnt bei 49 US-Dollar pro Monat (ca. 44 €) und umfasst fünf Nutzerplätze. Anders als beim kostenlosen Tarif können Sie zusätzliche Datensätze für 2 US-Dollar (ca. 1,80 €) pro weitere Million Datensätze abrechnen lassen, statt die Datenerfassung unterbrechen zu müssen.

8. Smolagents

Am besten für: schlanke Agenten, die Aufgaben durch die Ausführung von Code erledigen.

Smolagents ist ein minimalistisches Framework von Hugging Face, bei dem Agenten hauptsächlich Python-Code schreiben und ausführen, um Aktionen durchzuführen. Der CodeAgent kann generierten Python-Code lokal oder in einer Sandbox ausführen. Dadurch lässt sich die Anzahl der erforderlichen LLM-Aufrufe bei mehrstufigen Aufgaben reduzieren.

Das Framework unterstützt MCP-Tools und bietet außerdem einen ToolCallingAgent für Teams, die herkömmliche Tool-Aufrufe gegenüber der direkten Codeausführung bevorzugen.

Smolagents kann mehrere Arbeitsschritte in einem einzigen Python-Skript zusammenfassen, statt für jede Aktion einen separaten LLM-Aufruf zu benötigen. Das kann die Zahl der Orchestrierungsdurchläufe reduzieren. Der tatsächliche Token-Verbrauch hängt jedoch weiterhin von der Aufgabe, dem Modell, möglichen Wiederholungsversuchen und den Tool-Ausgaben ab.

Grundlegende Multi-Agenten-Systeme lassen sich mit Manager-Agenten und hierarchischen Teams umsetzen. Allerdings bietet Smolagents nur eingeschränkte Funktionen für die dauerhafte Zustandsverwaltung und Observability.

Vorteile von Smolagents

• Effizienter Ansatz zur Codeausführung. Ein einzelnes Skript kann mehrere Schritte ausführen, ohne für jede Tool-Nutzung einen separaten Modellaufruf auszulösen. Wenn der Code ohne Wiederholungsversuche erfolgreich ausgeführt wird, kann dies den Token-Verbrauch senken.
• Schlanker Funktionsumfang. Der Code ist überschaubar und lässt sich mit vergleichsweise geringem Aufwand erlernen und pflegen. Für einfache Agenten, die nur wenige Tools aufrufen, ist keine umfangreiche Orchestrierungsstruktur erforderlich.
• Integration mit Hugging Face und MCP. Smolagents unterstützt Transformers, den Hugging Face Hub, Inference Providers, lokale Modelle, APIs von Drittanbietern und MCP-Server. Wenn Sie bereits Modelle auf der Infrastruktur von Hugging Face betreiben, lässt sich das Framework in diese Umgebung integrieren.

Nachteile von Smolagents

• Kein integriertes dauerhaftes Checkpointing. Wenn Sie frühere Ausführungszustände wiederherstellen, einzelne Schritte erneut ausführen oder den Zustand dauerhaft speichern möchten, benötigen Sie eine externe Persistenzschicht.
• Standardmäßige Codeausführung ohne Sandbox-Isolierung. Der integrierte LocalPythonExecutor stellt ausdrücklich keine verlässliche Sicherheitsgrenze dar und kann umgangen werden. Für eine sichere Ausführung müssen Sie eine externe Sandbox wie E2B, Modal oder Docker integrieren. Dadurch steigt der Einrichtungsaufwand.
• Zusätzlicher Aufwand für Audit- und Compliance-Anforderungen. Die eingeschränkten integrierten Funktionen für Observability, Zustandsverwaltung und Freigabeprozesse erschweren die Umsetzung entsprechender Anforderungen in regulierten Umgebungen.

Preise für Smolagents

Smolagents ist Open Source und kostenlos. Für Modellinferenz, gehostete Sandboxes und Hugging Face Inference Endpoints fallen separate nutzungsabhängige Kosten an.

9. Haystack

Am besten für: Suchanwendungen und RAG in großem Maßstab.

Haystack ist ein Open-Source-Framework von deepset, das auf einer Pipelinearchitektur basiert. Es entstand ursprünglich für die Unternehmenssuche, lange bevor KI-Agenten Verbreitung fanden. Dadurch verfügt es über eine langjährig entwickelte Grundlage für dokumentenintensive Anwendungen.

Das Framework unterstützt ausschließlich Python und bietet Integrationen mit Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Pinecone und Qdrant. Außerdem unterstützt es MCP-Tools und Tracing mit OpenTelemetry.

Haystack verwendet einen pipelinebasierten Ansatz für die Verarbeitung von Dokumenten. Ein Schwerpunkt liegt auf Komponenten zur Dokumentenspeicherung und ihrer Integration in Such- und RAG-Workflows.

Für reine Agenten-Workflows ohne umfangreiche Suchfunktionen kann die Pipelinearchitektur zusätzlichen Implementierungsaufwand verursachen.

Vorteile von Haystack

• Umfangreiche Integrationen mit Dokumentenspeichern. Für Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Pinecone und Qdrant stehen entsprechende Konnektoren zur Verfügung.
• Ausgereifte Tools zur RAG-Evaluierung. Sie können die Genauigkeit Ihrer RAG-Pipeline testen und anhand von Benchmarks bewerten, bevor Sie die Anwendung im Produktivbetrieb einsetzen.
• Langjährige Praxiserfahrung mit Suchanwendungen. Haystack wird bereits seit der Zeit vor dem aktuellen Aufschwung von KI-Agenten für die Unternehmenssuche eingesetzt. Dadurch konnten viele Probleme und Sonderfälle unter realen Einsatzbedingungen erkannt und behoben werden.

Nachteile von Haystack

• Agentenfunktionen werden weiterhin ausgebaut. Mit Haystack 3.0 wurde eine eigenständige Agent-Komponente mit Lifecycle-Hooks und integrierter Observability eingeführt. Die Möglichkeiten zur detaillierten Steuerung von Agenten-Workflows werden jedoch noch ausgebaut.
• Zusätzlicher konzeptioneller Aufwand bei reinen Agentenanwendungen. Das Pipeline-Modell wurde ursprünglich für Such-Workflows entwickelt. Wenn Sie Haystack ausschließlich für Agenten einsetzen, kann die Pipelinearchitektur unnötige Komplexität mit sich bringen.
• Multi-Agenten-Orchestrierung ist kein zentraler Schwerpunkt. Die Koordination mehrerer Agenten wird unterstützt, steht aber nicht im Mittelpunkt der Architektur. Wenn die Zusammenarbeit mehrerer Agenten die Hauptanforderung ist, müssen Sie daher mit zusätzlichem Implementierungsaufwand rechnen.

Preise für Haystack

Haystack ist Open Source und kostenlos. Deepset Studio ist für einen Nutzer kostenlos und umfasst 100 Pipeline-Stunden, 50 Dateien und zwei Entwicklungspipelines. Enterprise-Tarife sind zu individuell vereinbarten Preisen erhältlich.

10. Mastra

Am besten für: die Entwicklung von KI-Agenten mit TypeScript.

Mastra ist ein Open-Source-Framework für TypeScript, das vom Entwicklerteam hinter Gatsby stammt. Es vereint Workflows, RAG, Evaluierungsfunktionen und integrierte Speicherverwaltung in einem einzigen Paket.

Mastra wurde speziell für TypeScript entwickelt. Das Framework lässt sich auf Node-kompatiblen Servern, in Containern und auf unterstützten serverlosen Plattformen ausführen.

Für Teams, die hauptsächlich mit TypeScript arbeiten, bietet Mastra eine native Entwicklungsumgebung für KI-Agenten. Die eigenständigen TypeScript-Workflows von LlamaIndex wurden dagegen im April 2026 eingestellt und archiviert.

Mastra verfügt über einen SOC-2-Typ-II-Prüfbericht für seine Dienste und Sicherheitsmaßnahmen. Das kann für Unternehmen mit entsprechenden Compliance-Anforderungen relevant sein.

Vorteile von Mastra

• Workflows, RAG, Evaluierung und Speicherverwaltung in einem Paket. Die erforderlichen Funktionen sind bereits integriert, sodass Sie dafür keine separaten Bibliotheken miteinander verbinden müssen.
• Persistenter Speicher mit automatischer Komprimierung. Lange Unterhaltungen und Agentenverläufe werden automatisch komprimiert, damit die Kontextgrenzen eingehalten werden.
• SOC-2-Typ-II-Prüfung abgeschlossen. Mastra erhielt im Oktober 2025 einen entsprechenden Prüfbericht. Dies kann die Beschaffung für Unternehmen mit entsprechenden Compliance-Anforderungen erleichtern.

Nachteile von Mastra

• Ausschließlich TypeScript. Da kein Python-SDK verfügbar ist, benötigen Teams, die hauptsächlich Python einsetzen, eine andere Lösung.
• Neueres Framework mit weniger Fallstudien. Es sind bislang vergleichsweise wenige Produktiveinsätze öffentlich dokumentiert. Für Unternehmen, die mögliche Einsatzrisiken bewerten möchten, stehen daher weniger Praxisbeispiele zur Verfügung.
• Einige Pakete und Plattformfunktionen werden noch weiterentwickelt. Prüfen Sie die Stabilität der verwendeten Pakete sowie Migrationshinweise, Authentifizierungsfunktionen und Bereitstellungskomponenten, bevor Sie Mastra als Standard festlegen.

Preise für Mastra

Mastra kann unter der Apache-2.0-Lizenz kostenlos selbst gehostet werden. Mastra Platform bietet einen kostenlosen Starter-Tarif mit 100.000 Observability-Ereignissen und 24 CPU-Stunden pro Monat.

Der Teams-Tarif beginnt bei 250 US-Dollar pro Monat (ca. 225 €) und umfasst 1 Million Observability-Ereignisse, 250 CPU-Stunden, mehrere Teams, SSO und SOC-2-Dokumentation. Enterprise-Preise werden individuell vereinbart.

Wo können Sie Agentic AI Frameworks bereitstellen?

Ein VPS bietet einen Mittelweg zwischen dem lokalen Betrieb von Agenten auf einem Laptop und der Nutzung einer kostenpflichtigen verwalteten Plattform. Sie behalten die vollständige Kontrolle über die Laufzeitumgebung, Abhängigkeiten, Docker-Container, Datenbanken und Sicherheitseinstellungen. Gleichzeitig bleiben die Kosten planbar.

Mit Hostinger VPS-Hosting erhalten Sie vollständigen Root-Zugriff und Unterstützung für KI- und LLM-Anwendungen. Zum Leistungsumfang gehören Docker-Tools, automatische wöchentliche Backups, Firewall-Einstellungen und der KI-Assistent Kodee, der Sie bei der Servereinrichtung und Fehlerbehebung unterstützt.

Für Agenten-Workloads, die externe APIs nutzen, ist KVM 2 ein geeigneter Einstieg: 2 vCPU-Kerne, 8 GB RAM, 100 GB NVMe-Speicher und 8 TB Bandbreite. Der Einstiegspreis beträgt 7,79 €/Monat bei einer Laufzeit von zwei Jahren. Bei der Verlängerung kostet der Tarif 13,46 €/Monat.

KVM 2 kann einen einzelnen Orchestrierungsdienst oder eine kleine Multi-Agenten-Anwendung betreiben, die externe Modell-APIs aufruft. Nachdem Sie einen Tarif ausgewählt haben, folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung eines VPS. Installieren Sie anschließend das Framework, die Datenbank, den Reverse-Proxy und die Monitoring-Komponenten, die Ihre Anwendung benötigt.

Eignet sich Hostinger VPS für die Bereitstellung agentischer KI-Systeme?

Hostinger VPS-Hosting eignet sich für Anwendungen mit einem einzelnen Agenten oder kleineren Multi-Agenten-Systemen, die externe LLM-APIs wie die von OpenAI oder Anthropic nutzen. Darüber hinaus unterstützt Hostinger VPS die Ein-Klick-Bereitstellung von Tools wie Claude Code und Codex CLI für Workflows mit KI-Coding-Agenten.

Sie erhalten vollständigen Root-Zugriff auf eine selbstverwaltete Serverumgebung. Dort können Sie Frameworks wie LangGraph, CrewAI, Microsoft Agent Framework oder das OpenAI Agents SDK installieren und die erforderlichen Abhängigkeiten konfigurieren.

KVM 2 bietet ausreichend Ressourcen für eine schlanke Orchestrierungsschicht und einen persistenten Datenspeicher. Für lokale Vektordatenbanken, parallel arbeitende Worker oder mehrere Agentendienste kann jedoch ein leistungsstärkerer Tarif erforderlich sein. Testen Sie deshalb vor der Inbetriebnahme unter Last, wie stark Arbeitsspeicher, CPU, Festplattenspeicher und Netzwerk beansprucht werden.

Was sind die wichtigsten Kriterien bei der Auswahl eines Frameworks für agentische KI?

Sechs Kriterien sind besonders wichtig, um das passende Framework für Ihr Projekt auszuwählen. Denn mit Ihrer Entscheidung legen Sie Ihr Team auf ein Orchestrierungsmodell, eine Strategie zur Zustandsverwaltung und einen Bereitstellungsweg fest.

Architektur und unterstützte Programmiersprachen

Die Architektur bestimmt, wie Agenten Entscheidungen treffen und wie Zustandsinformationen durch das System weitergegeben werden. Graphbasierte Frameworks wie LangGraph ermöglichen eine explizite Steuerung. Rollenbasierte Frameworks wie CrewAI lassen sich dagegen schneller einrichten.

Auch die unterstützten Programmiersprachen sind entscheidend. Die meisten Frameworks sind hauptsächlich für Python entwickelt, es gibt jedoch Ausnahmen. Das Microsoft Agent Framework bietet vollwertige Unterstützung für Python und .NET. Go befindet sich in der öffentlichen Vorschauphase. Das OpenAI Agents SDK unterstützt Python und TypeScript, während Mastra ausschließlich für TypeScript verfügbar ist. Prüfen Sie vor Ihrer Entscheidung, ob die jeweiligen SDKs denselben Funktionsumfang bieten.

Multi-Agenten-Funktionen

Wenn Sie nur einen einzelnen Agenten entwickeln, kommen die meisten Frameworks infrage. Bei Multi-Agenten-Systemen werden die Unterschiede jedoch deutlich: Insbesondere die Aufgabenverteilung, die gemeinsame Zustandsverwaltung, die Fehlerbehandlung und die Observability spielen eine wichtige Rolle.

LangGraph und CrewAI bieten ausgereifte Konzepte zur Entwicklung von Multi-Agenten-Systemen. Das Teams-System von Agno unterstützt vier Delegationsmodi. PydanticAI und Smolagents ermöglichen ebenfalls Multi-Agenten-Konfigurationen, sind jedoch nicht primär darauf ausgelegt.

Speicher, Zustandsverwaltung und menschliche Kontrolle

Zustandsbehaftete Workflows benötigen Checkpointing. LangGraph bietet Time-Travel-Debugging und die Funktion interrupt(). Das Microsoft Agent Framework unterstützt eine dauerhafte, erweiterbare Zustandsverwaltung sowie die native Bereitstellung über Azure.

Prüfen Sie außerdem, ob das Framework die Ausführung für eine menschliche Freigabe unterbrechen kann. Diese Funktion wird nicht von allen Frameworks unterstützt.

Observability und Integrationen

Agenten im Produktivbetrieb benötigen Tracing- und Debugging-Funktionen. LangSmith lässt sich mit LangGraph kombinieren, Pydantic Logfire mit PydanticAI. Mehrere Frameworks unterstützen außerdem OpenTelemetry. Prüfen Sie, ob das gewählte Framework mit den Tools und APIs kompatibel ist, die Ihre Agenten aufrufen müssen.

Eignung für den Produktivbetrieb

LangGraph und Haystack haben sich bereits langjährig im Produktivbetrieb bewährt. CrewAI berichtet von einer breiten Nutzung. Für Mastra und Agno sind unter ihren aktuellen Produktnamen bislang weniger öffentlich zugängliche Fallstudien verfügbar.

Lernkurve und geeignete Anwendungsfälle

CrewAI und das OpenAI Agents SDK erfordern für den Einstieg weniger Orchestrierungskonzepte als LangGraph und Haystack. Wählen Sie ein Framework, dessen Stärken zu Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall passen. Für einen einfachen Chatbot mit nur einem Agenten ist eine graphbasierte Architektur möglicherweise nicht erforderlich.

So testen Sie ein Framework für agentische KI unter Produktivbedingungen

Um die Eignung eines Frameworks zuverlässig zu beurteilen, sollten Sie vor der endgültigen Entscheidung eine repräsentative Arbeitslast auf einer realen Infrastruktur ausführen.

Entwickeln Sie dazu einen einfachen Agenten, der dieselben Tools, Datenquellen und LLM-Anbieter nutzt wie Ihr späteres Produktivsystem. Verzichten Sie auf vereinfachte Demonstrationsbeispiele. Verwenden Sie stattdessen echte API-Aufrufe, realistische Datenmengen und Latenzbedingungen, die dem späteren Betrieb entsprechen.

Messen Sie dabei vier Kennzahlen:

• Token-Kosten pro Aufgabe
• End-to-End-Latenz
• Verhalten bei Fehlern und Wiederholungsversuchen
• Qualität der Traces

Die Token-Kosten können sich je nach Framework deutlich unterscheiden. Entscheidend ist unter anderem, wie die Entscheidungsprozesse zwischen den Agenten gesteuert werden. LLM-gesteuertes Routing verursacht höhere Token-Kosten als die Steuerung über explizit definierte Graphkanten.

Testen Sie auch Human-in-the-Loop-Funktionen und Checkpointing gezielt. Können Sie die Ausführung unterbrechen, die Entscheidung eines Agenten überprüfen und den Workflow anschließend fortsetzen? Lässt sich bei einem Fehler ein früherer Zustand wiederherstellen? Diese Funktionen sind im Produktivbetrieb wichtig, werden bei der Evaluierung jedoch leicht übersehen.

Führen Sie dieselbe Arbeitslast parallel mit den beiden Frameworks aus, die für Ihr Projekt am ehesten infrage kommen. Ein Framework, das aufgrund seiner dokumentierten Funktionen zunächst besonders geeignet erscheint, erzielt bei Ihrem konkreten Anwendungsfall nicht zwangsläufig die besten Messergebnisse.

Wie sich Frameworks für agentische KI im Jahr 2026 weiterentwickeln

Der Markt für Agentic AI Frameworks konsolidiert sich zunehmend. Microsoft hat AutoGen und Semantic Kernel im Microsoft Agent Framework zusammengeführt. OpenAI hat Swarm durch das Agents SDK ersetzt, und Phidata wurde in Agno umbenannt. Diese Entwicklungen gehören zu den aktuellen Trends in der Automatisierung und zeigen, wie sich experimentelle Projekte zu langfristig unterstützten Plattformen weiterentwickeln.

MCP und A2A etablieren sich zunehmend als Standards für die Interoperabilität. MCP vereinheitlicht den Zugriff auf Tools und Daten, während A2A die Kommunikation und Aufgabenübergabe zwischen unabhängigen Agenten standardisiert.

Auch die Unterschiede zwischen Frameworks für die Prototypenentwicklung und den Produktivbetrieb werden geringer. CrewAI bietet inzwischen Integrationen mit Monitoring-Plattformen, das OpenAI Agents SDK unterstützt persistente Sitzungen und Haystack verfügt über eine eigenständige Agent-Komponente. Funktionen, die früher nur bestimmte Framework-Kategorien auszeichneten, werden zunehmend breiter unterstützt.

Gleichzeitig werden Frameworks enger mit Cloud-Plattformen verknüpft. Microsoft Agent Framework ist mit Microsoft Foundry integriert, LangGraph mit LangSmith, Agno mit AgentOS und Mastra mit Mastra Platform. Dadurch beeinflusst die Wahl des Frameworks zunehmend, wo und wie Sie Ihre Agenten bereitstellen und überwachen können.

Entscheidend ist daher weniger die Frage „Welches Framework ist das beste?“, als vielmehr „Welches Framework passt zur Arbeitsweise Ihres Teams?“. Bevorzugen Sie Frameworks mit integrierter MCP- und A2A-Unterstützung und überprüfen Sie Ihre Entscheidung erneut, wenn sich die Anzahl Ihrer Agenten, die von Ihrem Team verwendeten Programmiersprachen oder Ihre Integrationsanforderungen ändern.

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Erstellt von

Vera P.

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